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J-GLOBAL ID：202002262534645846   整理番号：20A2151373

太陽光発電予測のための注意ベースエンコーダ-デコーダモデル【JST・京大機械翻訳】

Attention-Based Encoder-Decoder Model for Photovoltaic Power Generation Prediction

著者 (5件)： Zhu Xiang (China Electric Power Research Institute, Nanjing, 210003, China) ,  Hu Juntao (School of Computer, Wuhan University, Wuhan, Hubei 430000, China) ,  Song Liangcai (Company of Henan Hebi National Grid Power Supply, Hebi, Henan 458000, China) ,  Suo Guilong (Company of Henan Hebi National Grid Power Supply, Hebi, Henan 458000, China) ,  Zhan Yong (Pannet (Wuhan) New Energy Technology Co. Ltd, Wuhan, Hubei, 430000, China)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1575  号： 1  ページ： 012025 (11pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 太陽光発電システムの出力に影響を及ぼす気象因子は,大きな揮発性と不連続性を持っている。したがって,光起電力発電の出力を正確に予測する方法は,重要な問題になった。本論文では,光起電力発電のための注意ベースEncoder-Decoderモデルを提案した。最大情報係数に基づくフィルタリングデータを,実験データを再構成する特徴の1つとして使用した。次に,注意機構を,Long Short-Termメモリ(LSTM)ニューロンによって構築したEncoder-Decoderモデルに導入した。実際の光起電力発電所例に基づいてこの実験を行い,実験結果によって,光起電力発電の予測における提案モデルの精度と適用性を確認した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 記憶装置 ,  光起電力 ,  ニューロン ,  発電所 ,  *発電 ,  フィルタリング ,  気象要素 ,  適応性 ,  再構成 ,  揮発性 ,  *太陽光発電 ,  不連続性
準シソーラス用語： 太陽光発電システム ,  長短期記憶 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 太陽光発電  (NB03090G) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： 太陽光発電 ,  予測 ,  注意 ,  エンコーダ ,  デコーダ ,  モデル